检索结果-南通市图书馆

第三十九届中国控制会议

作者： Xiuli Li Yi Qin Fujie Wang Feng Guo John T.W.Yeow Dongguan University of technology School of electrical engineering & intelligentization Shenzhen University College of Mechatron & Control Engineering University Waterloo System Design Engineering

The real-time detection and recognition of pitaya fruit is an important prerequisite for automatic picking. We combined with the current deep learning method with good recognition accuracy to realize the real-time detection and identification of pitaya fruit. Firstly, we collected a large number of pictures of pitaya fruit for labeling, and completed the production of data sets of Pitaya fruit. Then we use yoloV3, yoloV3-tiny and mobilenet-yolo network models to train. After training, we test the performance of the trained model on the test data set. The experimental results show that the improved mobilenet-yolo model has better detection speed than the yoloV3 model, and the detection accuracy is better than the yoloV3-tiny model. It can take into account the detection efficiency and accuracy, and detect the Pitaya fruit in the orchard in real time. Moreover, the mobilenet-yolo model is a lightweight model, which can be deployed to the picking machine in the future, which can effectively provide Pitaya fruit detection and be applied to the actual environment of the orchard.

关键词： Deep learning yoloV3 mobilenet-yolo Real-time detection

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基于华为AI硬件平台的无人车视觉感知系统开发

基于华为AI硬件平台的无人车视觉感知系统开发

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作者：张雪哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

感知系统是无人车实现自动驾驶各项功能的基础,其中基于视觉传感器的感知技术由于低成本的优点被广泛应用于无人车辆的目标检测和自定位任务。目前基于视觉的目标检测技术计算量较大,难以用于性能有限的车载计算平台;经典SLAM技术一般... 详细信息

感知系统是无人车实现自动驾驶各项功能的基础,其中基于视觉传感器的感知技术由于低成本的优点被广泛应用于无人车辆的目标检测和自定位任务。目前基于视觉的目标检测技术计算量较大,难以用于性能有限的车载计算平台;经典SLAM技术一般进行了场景静态假设,往往在包含动态物体的真实交通场景中定位精度较差;并且智能硬件平台几乎被国外垄断,发展自主智能硬件平台迫在眉睫。本文基于Atlas 200 DK智能硬件平台使用单目相机对无人车轻量级目标检测和动态场景SLAM问题展开研究。首先,本文对基于卷积神经网络的轻量型的目标检测算法进行了研究,为了降低卷积操作的计算量,本文使用深度可分离卷积代替标准卷积,使用Mobile Netv2精简yolo网络结构,改进后的Mobile Net-yolo可以更好的适应嵌入式平台,在Atlas 200 DK中测试速度提升了约40%。然后,本文搭建了视觉里程计系统,研究了针孔相机模型,得到了世界坐标系与像素坐标系的变换关系;研究了相机标定方法,并完成了本文实验中使用的Kinect2相机的标定。本文使用ORB特征进行图像特征点的提取和描述,并使用四叉树对ORB特征点进行了均匀分布改进,然后使用RANSAC对特征匹配结果进行优化,根据图像间特征匹配关系,通过对极约束和Pn P法完成相机的位姿估计。最后,为了提高经典SLAM技术在动态场景下的定位精度,本文使用Mobile Net-yolo进行动态目标的分割改进SLAM前端,利用分割之后的静态背景帧进行特征提取和位姿估计。本文在Atlas 200 DK上验证了本文系统的实时性,可以达到10Hz左右的运行速度;使用TUM动态场景数据集对本文的系统和ORB-SLAM3进行了定位精度对比,实验结果显示本文的系统有效的提高了动态场景下的定位精度;另外本文还搭建了室外数据采集平台,评价了本文系统在室外场景下的定位精度。

关键词：动态场景SLAM mobilenet-yolo 单目相机 Atlas 200 DK

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基于Hi3516A的视频水位识别算法与实现

引用

中国高新科技 2023年第5期 127-129页

作者：唐仕斌厦门四信通信科技有限公司福建厦门361000

为实现低成本水位识别硬件方案,文章提出一种基于mobilenet-yolo轻量级深度网络识别方法。针对Hi3516A处理器,通过mobilenet与yolo深度网络设计优化、模型的训练与模型的部署,实现了水库河道水尺的实时识别。实验结果表明,该方法的实际... 详细信息

为实现低成本水位识别硬件方案,文章提出一种基于mobilenet-yolo轻量级深度网络识别方法。针对Hi3516A处理器,通过mobilenet与yolo深度网络设计优化、模型的训练与模型的部署,实现了水库河道水尺的实时识别。实验结果表明,该方法的实际运行准确率和识别响应速度基本达到水位数据需求。方案对环境的适应能力极强,大规模落地成为可能。

关键词：深度学习水尺识别水位识别 Hi3516A mobilenet-yolo

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